Case Presentations Combining Family-Based Treatment with the Unified Protocols for Transdiagnostic Treatment of Emotional Disorders in Children and Adolescents for Comorbid Avoidant Restrictive Food Intake Disorder and Autism Spectrum Disorder.
Notice bibliographique
Résumé
, which presents with high prevalence rates in community and clinical settings. Given its recent diagnostic recognition, validated and standardized treatments for this population are lacking. In addition, given the complexity, heterogeneity of symptoms, and high rates of psychiatric comorbidities in the ARFID population, new models of care are required. The current therapy model combines two evidence-based treatments - Family Based Treatment (FBT) and the Unified Protocols for Transdiagnostic Treatment of Emotional Disorders in Children and Adolescents (UP-C/A) - for young patients with ARFID plus Autism Spectrum Disorder (ASD), which allows clinicians to personalize care based on each patient's unique presenting needs. This paper presents two distinct cases which showcase the use of the FBT+UP for ARFID approach for treating comorbid ARFID and ASD in a clinical setting. Case 1 demonstrates the application and reliance on FBT, while Case 2 draws upon UP to facilitate behavioural change in the patient. Case backgrounds, presenting problems, and treatment approaches combining the two evidence-based treatments are presented and discussed. The cases demonstrate the unique challenges of treating young patients with comorbid ARFID and ASD, along with the proposed benefits of the combined approach with this population.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».